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侧信道分析攻击是指通过其他渠道或来源来确定设备或实体的信息,这些渠道或来源对其有间接影响,并且可以从中提取信息。这可以通过一个例子更好地解释:
侧信道攻击通过观察与内部状态*相关*的物理或微架构“泄漏”来恢复秘密,但这些“泄漏”*不是*设备逻辑接口的一部分。 示例包括测量智能卡瞬时电流到滥用网络上的CPU电源管理效应。
分析靠近声源的玻璃板的振动,但声源是不可接触的。玻璃中的振动受到声源的影响,如果进行监测和分析,可以解码和解释声音。
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## 主要泄漏通道
| 通道 | 典型目标 | 仪器 |
|---------|---------------|-----------------|
| 功耗 | 智能卡、物联网MCU、FPGA | 示波器 + 分流电阻/高频探头例如CW503 |
| 电磁场EM | CPU、RFID、AES加速器 | H场探头 + LNAChipWhisperer/RTL-SDR |
| 执行时间/缓存 | 桌面和云CPU | 高精度计时器rdtsc/rdtscp远程飞行时间 |
| 声学/机械 | 键盘、3D打印机、继电器 | MEMS麦克风激光振动计 |
| 光学和热 | LED、激光打印机、DRAM | 光电二极管/高速相机,红外相机 |
| 故障诱导 | ASIC/MCU加密 | 时钟/电压故障EMFI激光注入 |
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## 功率分析
### 简单功率分析SPA
观察*单个*波形并直接将峰值/谷值与操作例如DES S盒关联。
```python
# ChipWhisperer-husky example capture one AES trace
from chipwhisperer.capture.api.programmers import STMLink
from chipwhisperer.capture import CWSession
cw = CWSession(project='aes')
trig = cw.scope.trig
cw.connect(cw.capture.scopes[0])
cw.capture.init()
trace = cw.capture.capture_trace()
print(trace.wave) # numpy array of power samples
```
### Differential/Correlation Power Analysis (DPA/CPA)
获取 *N > 1 000* 跟踪,假设密钥字节 `k`,计算 HW/HD 模型并与泄漏进行相关性分析。
```python
import numpy as np
corr = np.corrcoef(leakage_model(k), traces[:,sample])
```
CPA 仍然是最先进的但机器学习变体MLA深度学习 SCA现在主导了 ASCAD-v22023等比赛。
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## 电磁分析 (EMA)
近场 EM 探头500 MHz3 GHz泄漏与功率分析相同的信息 *而不* 插入分流器。2024 年的研究表明,使用频谱相关和低成本 RTL-SDR 前端可以在 **>10 cm** 的距离内从 STM32 恢复密钥。
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## 时序与微架构攻击
现代 CPU 通过共享资源泄漏秘密:
* **Hertzbleed (2022)** DVFS 频率缩放与 Hamming 权重相关,允许 *远程* 提取 EdDSA 密钥。
* **Downfall / Gather Data Sampling (Intel, 2023)** 瞬态执行读取 SMT 线程中的 AVX-gather 数据。
* **Zenbleed (AMD, 2023) & Inception (AMD, 2023)** 投机向量误预测泄漏跨域寄存器。
有关 Spectre 类问题的广泛处理,请参见 {{#ref}}
../../cpu-microarchitecture/microarchitectural-attacks.md
{{#endref}}
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## 声学与光学攻击
* 2024 年的 "iLeakKeys" 显示从 **智能手机麦克风通过 Zoom** 恢复笔记本电脑按键的准确率为 95% ,使用 CNN 分类器。
* 高速光电二极管捕获 DDR4 活动 LED并在 <1 分钟内重构 AES 轮密钥BlackHat 2023
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## 故障注入与差分故障分析 (DFA)
将故障与侧信道泄漏结合可以快捷地搜索密钥(例如 1-trace AES DFA。最近的业余爱好者价格工具
* **ChipSHOUTER & PicoEMP** 亚 1 ns 电磁脉冲故障。
* **GlitchKit-R5 (2025)** 开源时钟/电压故障平台,支持 RISC-V SoC。
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## 典型攻击工作流程
1. 确定泄漏通道和安装点VCC 引脚,去耦电容,近场点)。
2. 插入触发器GPIO 或基于模式)。
3. 收集 >1 k 跟踪,使用适当的采样/过滤器。
4. 预处理(对齐,均值去除,低通/高通滤波小波PCA
5. 统计或 ML 密钥恢复CPAMIADL-SCA
6. 验证并对异常值进行迭代。
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## 防御与加固
* **恒定时间** 实现和内存硬算法。
* **掩码/洗牌** 将秘密分割成随机份额;第一阶抗性由 TVLA 认证。
* **隐藏** 芯片内电压调节器随机时钟双轨逻辑EM 屏蔽。
* **故障检测** 冗余计算,阈值签名。
* **操作** 在加密内核中禁用 DVFS/涡轮,隔离 SMT禁止在多租户云中共存。
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## 工具与框架
* **ChipWhisperer-Husky** (2024) 500 MS/s 示波器 + Cortex-M 触发器Python API 如上。
* **Riscure Inspector & FI** 商业支持自动泄漏评估TVLA-2.0)。
* **scaaml** 基于 TensorFlow 的深度学习 SCA 库v1.2 2025
* **pyecsca** ANSSI 开源 ECC SCA 框架。
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## 参考文献
* [ChipWhisperer Documentation](https://chipwhisperer.readthedocs.io/en/latest/)
* [Hertzbleed Attack Paper](https://www.hertzbleed.com/)
这些攻击在泄露数据(如私钥)或查找处理器中的操作时非常流行。电子电路有很多渠道,从中信息不断泄露。监测和分析可以用于披露关于电路及其内部的很多信息。
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